LONDON (IT BOLTWISE) – Zwei KI-Modelle haben laut Berichten zwei lange ungelöste Enigma-Nachrichten entschlüsselt, die seit Jahren im Archivkontext hingen. Dabei nutzten die Entwickler KI-gestützte Such- und Rekonstruktionsschritte, inklusive eines eigenen Enigma-Simulators und der Ableitung von Kontextsignalen. Besonders interessant ist, dass die Systeme dabei nicht nur die technischen Enigma-Regeln abbildeten, sondern auch mit historischer Datenbasis arbeiteten. Offen bleibt der Umfang, in dem KI-Modelle dabei auf weitere öffentlich zugängliche Bestände zugegriffen haben.
Der Vergleich mit dem „Turing-Test“ trifft hier eher das Bild als die Technik: Während Alan Turing ursprünglich dafür steht, dass sich menschliche von maschineller Intelligenz über Verhalten unterscheiden lässt, zeigte sich im Enigma-Kontext eine andere Wahrheit. Entscheidend war nicht, ob eine Antwort „menschlich“ klingt, sondern ob ein System Muster in verschlüsselten Daten rekonstruiert und die richtige Abzweigung im Suchraum findet. Genau daran knüpft die jüngste Meldung an, nach der ein Team von Kryptografie-Enthusiasten zwei seit langem ungelöste Enigma-Nachrichten mit Hilfe großer Sprachmodelle (LLMs) entschlüsselt haben.
Im Zentrum steht dabei die Kombination aus KI-gestützter Archivsuche und maschinenahen Modellierungsdetails. Ein Entwickler, Carter Leffen, soll das Modell Astra genutzt haben, um in einer Datenbasis nach einer Enigma-Nachricht zu suchen, die noch „ungebrochen“ ist, und anschließend eine Entschlüsselung anzustoßen. Laut Darstellung verlief der Prozess nicht als reines „Raten“: Astra führte eigene Recherche im Archivkontext durch, nutzte dabei Hinweise aus dem historisch gespeicherten Material, baute einen Simulator für die Enigma-Maschine nach und rekonstruierte schließlich den Klartext einer Nachricht, die Forschende seit 2005 als ungelöst beschrieben hatten. Ergänzend soll Astra aus der Problembeschreibung heraus sogar eine interaktive Website erstellt haben, die die Lösungsschritte und Annahmen nachvollziehbar machen soll.
Der zweite Teil der Geschichte kommt über einen unterschiedlichen Werkzeugkasten. Frode Weirerud betreibt demnach mit Crypto Cellar eine Sammlung und Datenbank zu Enigma-Material, die Ressourcen und Aufzeichnungen bündelt; er habe Leffens Vorgehen zuletzt validiert. Weireruds Einschätzung ist technisch besonders relevant, weil sie zeigt, dass die KI-Ergebnisse nicht nur als „best guess“ stehen bleiben, sondern als rekonstruierbare Entschlüsselung geprüft werden. Gleichzeitig wird die Rolle von KI-Agenten in der Praxis greifbar: In den Modellprotokollen fand Weirerud Hinweise darauf, dass Astra über „private collection“-Bestände sprach, die nicht auf seinen eigenen Servern liegen. Er könne nicht sicher sagen, ob das Modell diese Daten tatsächlich abgerufen hat, spekuliert aber über die Weitergabe durch andere Forschende oder über den Zugriff auf öffentliche Archivbestände in deutscher Verwaltungskontexten.
Die zweite Entschlüsselung ergänzt das Bild: Am 21. September soll ein Kryptanalyst Jack Willis Weirerud kontaktiert haben und berichtet haben, dass er mit dem KI-Modell Claude Opus 5 eine andere ungelöste Nachricht knacken konnte. In der Darstellung wird dabei ein konkreter Hebel sichtbar: Willis habe Claude deutlich mehr Anleitung gegeben, und am Ende habe das Modell die bekannte Signatur eines Offiziersnamens als strukturellen Einstieg genutzt, um die Entschlüsselung erfolgreich zu machen. Damit rückt eine praktische Frage in den Vordergrund, die Unternehmen bei KI-Projekten oft übersehen: Nicht jede Entschlüsselung gelingt „aus sich heraus“, sondern oft erst, wenn die Agenten an den richtigen Stellen Kontexthinweise und Constraints bekommen, die den Suchraum massiv reduzieren.
Historisch betrachtet lohnt der Rückbezug auf die Bombe, also das frühe Entschlüsselungssystem, mit dem das Vereinigte Königreich während des Zweiten Weltkriegs Enigma-Nachrichten übersetzen konnte. Die neue Welle ist aber kein bloßes „KI-Déjà-vu“: Moderne LLMs übernehmen weniger die klassische Signal- oder Hardware-Logik und mehr die strategische Vorarbeit, also Suche, Hypothesenbildung und die Übersetzung zwischen Textkontext und maschinenlesbaren Rechenmodellen. Die Simulator-Ansätze, von denen im beschriebenen Ablauf die Rede ist, funktionieren dabei wie eine Brücke zwischen einer Sprachmaschine und einer regelbasierten Kryptosystem-Welt. Genau diese Kopplung ist in der KI-Entwicklung aktuell ein großer Trend: KI nutzt Simulationen, um plausibelere Kandidaten zu erzeugen, statt nur Text fortzuschreiben.
Aus Marktsicht steckt in der Meldung auch ein Signal für die nächsten Schritte in der KI-Entwicklung. Wenn LLMs in zwei Tagen Schritte liefern können, die bislang als Wochen- oder Monatsarbeit beschrieben wurden, dann verschiebt sich der Wert von KI-Prototyping hin zu reproduzierbaren Workflows: Datenzugriff, Modellkonstruktion, Simulator-Validierung und nachvollziehbare Dokumentation werden zu den Kernbausteinen. Gleichzeitig bleibt der Kernpunkt offen, den Weirerud ausdrücklich anspricht: Wie genau die Modelle mit zusätzlichen Beständen umgehen, die nicht in der eigenen Sammlung liegen, und ob Zugriffe auf öffentlich zugängliche Archive tatsächlich zur Lösung beitragen. Für den praktischen Einsatz heißt das: Teams sollten die Datenquellen und die Modell-Interaktion so auditierbar wie möglich machen, statt Ergebnisse nur „stehen zu lassen“.
Insgesamt bleibt der Enigma-„Footprint“ überschaubar: Es sollen nur noch sieben ungebrochene Enigma-Nachrichten existieren, außerdem eine Nachricht, bei der der Klartext bekannt ist, der Code aber noch nicht gebrochen wurde. Genau an dieser Restmenge zeigt sich, wie stark KI-gestützte Kryptanalyse von einer sauberen Suchraum-Reduktion lebt: Je besser Kontext und Signaturen eingegrenzt werden, desto schneller sinkt die rechnerische Unsicherheit. Ob die verbleibenden Fälle in absehbarer Zeit folgen, ist offen; die technische Richtung ist aber klar. KI wirkt hier nicht als Ersatz für Kryptografie, sondern als Beschleuniger für Recherche, Modellierung und Validierung im Archivkontext.
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